§ Miembro · 01
Microsoft Azure
La nube de hiperescala de Microsoft — incluidos Azure OpenAI Service, AI Foundry (Azure AI Foundry), Azure Machine Learning y el portafolio más amplio de IaaS / PaaS. El hiperescalador preferido para muchas cargas de trabajo reguladas y del sector público canadiense gracias a la residencia en Canada Central / Canada East y a los acuerdos marco de nube del Gobierno de Canadá (GoC).
Cómo lo aplica Droz
Droz construye y opera cargas de trabajo de producción en Azure para clientes con entornos de TI alineados con Microsoft, requisitos de residencia del GoC o implementaciones existentes de Azure OpenAI Service. AI Foundry se usa para la orquestación de modelos gestionada cuando los clientes quieren una superficie de MLOps con soporte del proveedor en lugar de una pila propia.
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§ Miembro · 02
Amazon AWS
Amazon Web Services — incluidos Amazon Bedrock (acceso gestionado a modelos de frontera y abiertos), Amazon SageMaker (entrenamiento e implementación de ML gestionados) y el portafolio más amplio de cómputo / almacenamiento / datos. AWS conserva la mayor cuota de mercado de América del Norte y es la opción predeterminada para muchos entornos empresariales del sector privado.
Cómo lo aplica Droz
Droz construye sobre AWS para clientes con entornos AWS existentes o que eligen Bedrock para el acceso multimodelo (Claude, Llama, Mistral, Cohere Command) bajo una sola superficie gestionada. SageMaker se usa para el entrenamiento personalizado cuando la colaboración justifica el ciclo de vida de ML más pesado.
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§ Miembro · 03
Google Cloud
Google Cloud Platform — incluidos Vertex AI (plataforma gestionada de modelos y ML), Gemini (la familia de modelos de frontera de Google), BigQuery para analítica y el portafolio más amplio de datos e IA.
Cómo lo aplica Droz
Droz trabaja en GCP para clientes estandarizados en la pila de datos de Google (BigQuery, Looker) o que prefieren la superficie de modelos y MLOps de Vertex AI. A menudo combinamos Vertex AI con Anthropic Claude a través del acceso a modelos de terceros de Vertex para clientes que quieren Claude en GCP.
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§ Miembro · 04
Anthropic · Claude
Anthropic desarrolla Claude, una familia de modelos de lenguaje grandes de frontera diseñada en torno a la seguridad, la confiabilidad y el razonamiento de contexto largo. Claude está disponible directamente desde Anthropic, a través de Amazon Bedrock, a través de Google Vertex AI y (cuando se admite) mediante implementaciones privadas bajo acuerdos empresariales.
Cómo lo aplica Droz
Claude es el modelo de frontera predeterminado de Droz para los sistemas agénticos de producción — usado dentro de Droz Legal, Samson AI, RX Change, los copilotos de Droz Predictive y la mayoría de las colaboraciones de IA a medida donde la profundidad de razonamiento, el contexto largo y el seguimiento de instrucciones importan más que el costo bruto. Droz selecciona la superficie de implementación (API directa, Bedrock, Vertex) según la postura de residencia de datos y de adquisiciones del cliente.
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§ Miembro · 05
Cohere · LLM canadienses
Cohere es una empresa de modelos de frontera con sede en Toronto que ofrece la familia de modelos de lenguaje grandes Command y Embed (modelos de embeddings de vanguardia para recuperación). Cohere ofrece opciones de implementación privada y de residencia canadiense, incluidas las regiones de AWS Canada y Azure Canada.
Cómo lo aplica Droz
Para clientes canadienses con requisitos estrictos de residencia de datos — en particular cargas de trabajo del GoC y reguladas a nivel provincial — Cohere es una opción predeterminada preferida. Droz a menudo combina Cohere Embed para la recuperación con Cohere Command o Claude para la generación, según la carga de razonamiento.
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§ Miembro · 06
Databricks
Databricks es una plataforma unificada de datos, analítica y ML — construida en torno a Apache Spark y Delta Lake, con la capa de gobernanza Unity Catalog, Mosaic AI para el entrenamiento y el servicio de modelos, y la arquitectura lakehouse. Disponible de forma nativa en Azure, AWS y GCP.
Cómo lo aplica Droz
Databricks es el lakehouse predeterminado de Droz para clientes que consolidan entornos de datos fragmentados. La plataforma de datos de confiabilidad a menudo se construye sobre Databricks cuando el cliente ya tiene la licencia; de lo contrario, elegimos la capa de datos por nube.
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§ Miembro · 07
Zapier · Make
Dos de las principales plataformas de automatización de flujos de trabajo de bajo código. Zapier y Make (antes Integromat) conectan puntos finales de SaaS con constructores visuales, programan tareas y orquestan integraciones ligeras entre sistemas de negocio.
Cómo lo aplica Droz
Zapier y Make son las herramientas predeterminadas de Droz para las colaboraciones de automatización de procesos de negocio donde la integración se sitúa entre puntos finales de SaaS y no justifica un iPaaS dedicado ni código a medida. La mayoría de las colaboraciones de BPA comienzan en Zapier o Make y pasan a n8n / Tray.ai o a código a medida solo cuando la complejidad lo exige.
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§ Miembro · 08
n8n · Tray.ai
Dos capas de iPaaS (plataforma de integración como servicio) usadas cuando la automatización de flujos de trabajo ha superado a Zapier / Make. n8n es de código abierto, autoalojable y extensible mediante código — una favorita de Droz para clientes que quieren soberanía sobre su capa de integración. Tray.ai es un iPaaS empresarial gestionado con una orquestación de IA nativa más sólida.
Cómo lo aplica Droz
Droz selecciona n8n para las colaboraciones donde el cliente quiere la propiedad del entorno de ejecución de la integración — particularmente común en el GoC y en las industrias reguladas que prefieren la infraestructura autoalojada. Tray.ai se selecciona cuando el cliente valora la orquestación gestionada de agentes de IA y se siente cómodo con una capa de integración SaaS.
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